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Enregistrement W2740120264

Nanostructured Manganese Oxide and Composite Electrodes for Electrochemical Supercapacitors

2008· article· en· W2740120264 sur OpenAlexfundno aff
Min Cheong

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésSupercapacitorComposite numberElectrodeManganeseElectrochemistryMaterials scienceOxideManganese oxideMetallurgyChemistryComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical supercapacitors (ES) are urgently needed as components in many advanced power systems. The development of advanced ES is expected to enable radical innovation in the area of hybrid vehicles and electronic devices. Nanostructured manganese oxides in amorphous or various crystalline forms have been found to be promising electrode materials for ES. The use of composite electrodes of manganese oxide with carbon nanotubes is being proposed to improve the overall electrochemical performance of the ES. Electrodeposition methods have been developed for the fabrication of manganese oxide films with/without carbon nanotubes for applications in ES. Electrolytic deposition of manganese oxides was found to be possible using Mn2+ and Mn7+ species, co-deposition of multi wall carbon nanotubes (MWNT) and manganese oxide using cathodic electrosynthesis was successfully achieved. Novel chemical process has been developed for the synthesis of nano-size manganese oxide particles. Electrophoretic deposition of the nano-size manganese oxide particles was able to be performed in both aqueous and non-aqueous solutions. Electrophoretic co-deposition of the nano-size manganese oxide particles with carbon nanotubes was successfully achieved. The mechanisms and kinetics of all the deposition methods are discussed. Charge storage properties of the films prepared by different deposition methods are investigated and compared.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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